Die Technologie der Themenbindung des Modells ermöglicht die Kontrolle der Inhaltskonsistenz durch semantische Einbettung. Nachdem der Benutzer thematische Schlüsselwörter definiert hat (z. B. "Cyberpunk" oder "Tintenstil"), behalten alle generierten Elemente automatisch die Einheitlichkeit des Stils bei. Die technische Implementierung verwendet den Algorithmus zur Beschränkung des potenziellen Raums und erweitert das themenspezifische Modul auf der Grundlage des CLIP-Text-Encoders. Testdaten zeigen, dass bei der Generierung von 20 Bildern der "Future City"-Serie die Stilkonsistenz 89,3% erreicht und damit den Wert von Stable Diffusion (62,1%) weit übertrifft. wurde von vielen Designagenturen in den Standard-Workflow aufgenommen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLumina-mGPT-2.0: ein autoregressives Bilderzeugungsmodell zur Bewältigung mehrerer BilderzeugungsaufgabenDie
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